電子商取引の運営に必要なデータ（電子商取引の運営に必要なデータ）

電子商取引事業者が知っておくべきデータ

運営に携わる多くの学生から、「データ分析を学ぶことは本当に良い店舗運営に役立つのか？」と尋ねられました。

今日の記事では、答えだけでなく、実用的な解決策も提供します。一歩一歩従ってください。

データ分析には、5 つの主要な分析的思考があります。

比較、分割、次元増加、次元削減、仮説。

これらは統計学の分野から派生した分析的思考方法です。

売上 = 訪問者数 * コンバージョン率 * 平均注文額であることはわかっています。売上に影響を与える内部要因についての洞察を得るために、指標を段階的に改善しています。これは、当社のビジネス知識の普及に基づいて発見された規則的な公式です。しかし、多くのオペレーションズ学生は、これが統計的分解法によって得られた結果であることを認識していません。

たとえば、一部のデータ ディメンションはビジネス アドバイザーでは提供されていないため、ビジネス操作に必要なディメンション値を取得するには、それらを変換する必要があります。統計学では、これを次元増加法と呼びます。

今日は、分割法と次元増加法が何であるかを説明するつもりはありません。

本日は、主に Business Advisor では利用できないものの、業務に不可欠なデータ ディメンションと、それらを取得するために使用される分析的思考について共有します。

また、Business Advisor では一部のデータ参照しか提供できないことも承知しています。データの洞察は得られません。ビジネス行動に関する情報と意思決定を得るためには、その背後にあるすべてのルールと価値観を私たち自身で分析し、理解する必要があります。

市場状況の背後にはデータ次元がありません。

Business Advisor では、有料販売者数、有料販売者数、訪問者数、検索クリック数、閲覧された商品数、有料アイテム数、カートにアイテムを追加した人数が既知のデータ ディメンションです。以下では、これらのディメンションを使用して、Business Advisor によって提供されていない参照ディメンションを変換し、市場の背後にある情報に対する洞察を得ます。

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アクティブ店舗比率

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市場ポジショニング分析を行う際には、サブカテゴリ内のアクティブな店舗の割合がわからないことが多く、市場に参入する際に確信が持てず、完全に主観的な判断に頼らざるを得なくなります。

有料販売者と有料販売者の比率の使い方がわかれば、現在の市場でこのカテゴリーのアクティブな販売者がどの程度の割合を占めているかがわかります。これがアクティブ店舗比率です。あなたの店舗がこの比率内であれば、一定量のトラフィックが確保されます。

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店舗の平均紫外線値

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同様に、同じ期間におけるカテゴリ内の訪問者数もわかります。各アクティブ ストアに平均していくつの UV を割り当てることができるかを知りたい場合は、訪問者数 / 有料販売者数を使用してストアの平均 UV を取得できます。この方法により、あなたのストアは他のストアよりも平均 UV が高くなり、さまざまな側面の表示に重点が置かれるようになります。

多くの場合、トラフィックの 80% はトップ マーチャントに集中します。例として、TOP100をさらに拡張してみましょう。 TOP100 加盟店はそれぞれ平均でいくつの UV を獲得できるでしょうか?ここでは、まず訪問者の 80% を計算し、対応する販売者の数を割って、TOP100 ストアの平均 UV を取得します。より多くのリソースを獲得したい場合は、まず TOP100 に到達する必要があります。言い換えれば、訪問者がまず平均 TOP100 よりも多くの UV を獲得する必要があり、当然、対応する他のランキングも上がります。

同じことが、店舗平均検索 UV、商品平均 UV、店舗内の有料販売者平均数にも当てはまります。これは単なる出発点に過ぎません。私たちは、市場を判断するために次元増加法のみを使用します。他の 4 つの主要な分析方法を使用すれば、市場全体を把握できるようになります。

真剣な市場分析を実施し、価格と視覚的な差別化を図る必要があります。競合相手を合理的に定義し、既存の市場状況に惑わされないようにします。

今日お伝えするのは以上です。電子商取引を学び、オンラインストアを開きたい場合は、476315204のリストに私を追加してください。